最近有那么一群瘋狂的科學家，妄圖利用人工智能AI在《我的世界》挖出鉆石。這個挑戰吸引了來自全球的900多個AI界的大觸參與，然而最終卻以“慘敗”告終。
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為什么會有這個挑戰？其實AI人工智能運用于游戲早已不是一兩天的事情了。
例如AI小人“捉迷藏”的科學實驗；我們以生活中能接觸到的王者榮耀中的超強人機為例，為啥無數人類王者也能被人機狂虐。這就是AI在經過無數龐大的玩家游戲數據資料庫，以及對游戲規則的分析的產物。它們能夠在極短時間內擁有人類的游戲行為，甚至自主學習經驗，掌握一套獨一無二的戰斗體系，擊敗人類！
所以在游戲領域，科學狂人的AI曾經在圍棋、國際象棋、LOL、Dota2、王者榮耀等等無數游戲領域戰勝過世界頂級的玩家和戰隊。
而作為《我的世界》這一世界級的游戲，科學大觸們一直心有不甘，因為MC的邏輯復雜程度遠超當前單一的戰略對戰游戲模式。
于是在今年早些時候MineRL的組織建立了一個公共的Minecraft服務器，要求研究團隊能夠創造出可以在Minecraft中成功開采鉆石的人工智能AI。記住，這還僅僅只是要AI能夠識別并開采鉆石，而并非是和玩家比拼速度。
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于是這場《我的世界》AI挖礦大賽，吸引了全球頂尖的900多個團隊參與，但最終只有39個團隊提交了660個AI數據。
但是根據AI大會NeurIPS公布的結果顯示，660個AI數據中無一人能夠完成此項挑戰。一些AI擼掉木材卻不會合成，一些AI造出了熔爐卻不會冶煉，一些AI知道去地下挖礦，但卻選擇了垂直挖。
也就是說，沒有一個AI人工智能可以獨立實現在《我的世界》挖礦這件事。為何AI能戰勝世界頂級LOL戰隊，卻做不到“挖礦”這件小事呢？
微軟研究院（Microsoft Research）的首席AI研究員表示。MineRL AI實際上是在從玩家行為數據庫中分析并學習如何挖礦這件事，他們能夠在mc中制作出工具已經非常令人驚訝了！
要知道學會在《我的世界》挖礦談何容易，AI要從上萬個視頻當中，分析學習為什么要擼樹，如何利用工作臺進行分解合成，如何做出第一把鎬子，如何冶煉鐵錠，制作鐵鎬，獲取鉆石，如何避免落入巖漿，如何戰斗等等8個步驟。而這一過程完全是AI自主化的學習，沒有人工干預。
所以看似挖礦只是一件小事，但對于AI來說，卻需要掌握其中復雜的邏輯關系。
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將專業的術語簡單化，讓一個AI學會玩《我的世界》這款游戲需要簡單的兩個步驟。
第一步：模仿學習；向AI展示一個龐大的超過9000幀來自玩家的游戲數據，他們會試圖分析模仿；
第二步：強化學習；把AI小人扔進一個虛擬的游戲世界，讓他們通過反復的實驗來發現和解決問題；
例如AI學會下圍棋，最初就是通過輸入游戲數據它們掌握了規則，然后一遍又一遍的模擬，當上億萬次模擬之后，無數的可能性被AI記住，那個時候它就超越了所有的人類。
所以簡單規則的游戲機制，可以讓AI以極快的速度超越并戰勝人類，但《我的世界》挖礦過程中的復雜邏輯就幾乎挑戰了人工智能的極限。
目前AI們仍然在《我的世界》挖礦過程中苦苦掙扎著，但若是有一天，有那么一個AI小人突然開竅了，突然學會了挖礦。那么這可能將會是人類人工智能史上的一次偉大的變革！
突然有個腦洞，會不會Herobrine就是Notch移植入《我的世界》一個超智能的AI，因為某種原因如今已經不受控制了？
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